Page | 1

## IMPLEMENTASI ALGORITMA SAW( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ) DEMPSTER SHAFER PADA DIAGNOSA AWAL
POSTPARTUM DEPRESSION
Yuli Kartika Sari 1 , Dwi Kartini 2 , Muliadi 3
123 Program Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jalan Ahmad Yani Km. 36, Kampus Unlam Banjarbaru, Kalimantan Selatan 70714,Indonesia
1 yulikartikas05@gmail.com, 2 dwikartini@unlam.ac.id, 3 muliadi@unlam.ac.id
Abstrak — Depresi Postpartum ( Postpartum Depression )  merupakan salah satu bentuk depresi yang dialami ibu setelah melahirkan bayi pertama dan berlangsung pada tahun pertama setelah kelahiran  bayi.  Hal  ini  disebabkan  karena  periode  tersebut  merupakan  periode  transisi kehidupan  baru  yang  cukup  membuat  stress  namun  tidak  semua  ibu  mampu  melakukan adaptasi dan mengatasi stressor tersebut sehingga timbul keluhan-keluhan antara lain berupa stres,  cemas  dan  depresi.  Penelitian  ini  mengimplementasikan  penggabungan  Metode Simple Additive  Weighting dan Dempster  Shafer digunakan  dalam  melakukan  diagnosa  awal depresi postpartum  berdasarkan  basis  pegetahuan  yang  diperoleh  dari  pakar  seorang  psikolong  dan bidan  yang  direperesentasikan  ke  dalam  sistem  pakar.  Input  yang  digunkana  berupa  sub-sub gejala  yang  dialami  pasien  pasca  melahirkan  yang  akan  dikonversikan  menjadi  nilai  1 kemudian diproses menggunakan metode Simple Additive Weighting untuk menentukan nilai belief  gejala.  Setelah  nilai  belief  gejala  tersebut  digunakan  untuk  malakukan  diagnosa  awal Postpartum  Depression dengan  metode Dempster  Shafer .  Hasil  akurasi  sistem  berdasarakan data rekam medic pasien sebesar 90%.
Keywords — Sistem Pakar, Postpartum Depression, Simple Additive Weighting, Dempster Shafer .

## I. PENDAHULUAN
Dignosa  awal  penyakit Postpartum  Depression pada sistem pakar memerlukan adanya sebuah mesin inferensi  yang  dikenal  juga  sebagai  struktur  kontrol atau  penerjemah  atauran.  Komponen  ini  sebenarnya adalah  program  komputer  yang  menyediakan metodologi untuk mempertimbangan informasi dalam  basis  pengetahuan  dan  blackboard  dan merumuskan kesimpulan. Komponen ini menyediakan arahan bagaimana menggunakan pengetahuan  sistem,  yakni  dengan  mengembangkan agenda yang mengatur dan mengontrol langkah yang diambil  untuk  memecahkan  persoalan  kapanpun konsultasi berlangsung. Metode yang sering digunakan  dalam  melakukan  diagnosa  penyakit medis adalah metode Dempster Shafer .
Teori ini dikembangkan oleh  Arthur P. Dempster dan  Glenn  Shafer . Pada  umumnya,  penelitian- penelitian  yang  membuat  sistem  pakar  dengan menggunakan  metode Dempster  Shafer hanya menggunakan  basis  pengetahuan  berupa  data penyakit  dan data gejala seperti pada penelitian Anis Mistanti  (2004)  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Untuk Memprediksi Penyakit Pada Tanaman Cabai Menggunakan  Metode Dempster  Shafer ”.  Akan tetapi, terdapat juga beberapa penyakit atau gangguan lainnya  yang  memiliki  sub  gejala  dalam  basis pengetahuannya seperti salah satunya adalah
gangguan Postpartum  Depression atau  depresi  pasca ibu melahirkan.
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  diatas, maka  diperlukan  metode  tambahan  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung  bobot  sub  gejala tersebut  sebagai  nilai  belief  gejala  pada  proses Dempster  Shafer.  Salah  satu  metode  yang  paling sering  digunakan  dalam  pembobotan  suatu  kriteria adalah  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting). Metode SAW dapat memberikan penilaian berdasarkan  input  sub  gejala  yang  dirasakan  pasien dengan  bobot  sub  gejala  yang  diperoleh  dari  pakar. Output  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting) yang  nantinya  akan  digunakan  sebagai  nilai  belief gejala  dalam  melakukan  diagnosa  awal Postpartum Depression .
Data Rekam Medik pada penelitian ini didapatkan dari  salah  satu  Bidan  Praktek  Mandiri  yang  ada  di daerah  Banjarbaru.  Pada  penelitian  ini  peneliti  ingin melakukan penggabungan metode SAW dan Dempster  Shafer  dalam  memberikan  rekomendasi diagnose  awal  postpartum  depression  dan  tindakan bagi ibu pasca melahirkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Definisi Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis  komputer yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah sebagaimana  yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang
Page | 2
dimaksud  di  sini  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian  khusus  yang  dapat  menyelesaikan  masalah yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam. Sebagai  contoh,  dokter  adalah  seorang  pakar  yang mampu  mendiagnosa  penyakit  yang  diderita  pasien serta  dapat  memberikan  penatalaksanaan  terhadap penyakit  tersebut.  Tidak  semua  orang  dapat mengambil  keputusan  mengenai  diagnosis  dan memberikan penatalaksanaan suatu penyakit[1].
Tujuan  pengembangan  sistem  pakar  sebenarnya tidak  untuk  menggantikan  peran  para  pakar,  namun untuk mengimplementasikan pengetahuan para pakar ke  dalam  bentuk  perangkat  lunak,  sehingga  dapat digunakan  oleh  banyak  orang  dan  tanpa  biaya  yang besar.  Untuk  membangun  sistem  yang  difungsikan untuk  menirukan  seorang  pakar  manusia  harus  bisa melakukan  hal-hal  yang  dapat  dikerjakan  oleh  para pakar [2].

## B. Postpartum Depression
Depresi  postpartum  ( Postpartum  Depression ) adalah  salah  satu  bentuk  depresi  yang  dialami  ibu setelah  melahirkan  bayi  pertama  dan  berlangsung pada  tahun  pertama  setelah  kelahiran  bayi.  Hal  ini disebabkan  karena  periode  tersebut  merupakan periode transisi kehidupan baru yang cukup membuat stres, dimana ibu harus beradaptasi dengan perubahan fisik,  psikologis  dan  sosial  yang  dialaminya  karena melahirkan  dan  mulai  merawat  bayi.  Namun  tidak semua ibu mampu melakukan adaptasi dan mengatasi stressor  tersebut  sehingga  timbul  keluhan-keluhan antara lain berupa stres, cemas dan depresi [3].
Menurut Diagnostic  and  Statistical  Manual  of Mental Disorder-IV , ada 3 jenis bentuk depresi pasca melahirkan, yaitu :
1. Postpartum  Blues yang  merupakan  gangguan mood yang bersifat sementara.
2. Depresi Postpartum tanpa gambaran psychosis yang lebih berat dari Postpartum Blues .
3. Postpartum  Psychosis ,  yaitu  depresi  berat berupa gangguan proses pikir yang dapat  mengancam  keselamatan  jiwa  ibu  dan bayinya sehingga memerlukan bantuan psikiater.
Selain  ketiga  bentuk  depresi  diatas,  gangguan kejiwaan  yang  dapat  dialami      pasca  persalinan adalah  Delusi  dan Skizofrenia .  Delusi  adalah  satu jenis  penyakit  mental  psikosis  yang  ditandai  dengan ketidaksinambungan  antara  pemikiran  dan  emosi sehingga  penderitanya  kehilangan  kontak  dengan realitas  sebenarnya.  Sedangkan  Skizofrenia  adalah gangguan mental kronis yang menyebabkan penderitanya  mengalami  halusinasi,  pikiran  kacau, dan perubahan perilaku.
C. SAW (Simple Additive Weighting)
Metode Simple  Additive  Weighting sering  juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan berbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  ini  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap
alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan  keputusan multi  proses.  Metode  SAW  merupakan  metode  yang banyak  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan yang  memiliki  banyak  atribut.  Perhitungan  matrix alternatif  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  perhitungan Atribut  benefit  dan  cost,  rumus  perhitungan  Atribut dapat dilihat pada persamaan  dibawah ini.
(1) Dimana : rij = rating kerja ternormalisasi Maxij = nilai maximum dari setiap baris dan kolom Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matrix
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj : i = 1, 2, …, m dan j =  1,  2,  …,  n.  rumus  perhitungan  nilai  preferensi untuk  setiap  alternatif  (Vi)  pada  persamaan  dibawah ini.
(2)
Dimana Vi = Nilai akhir dari alternative Wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks
Dari  persamaan  diatas  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  jika  nilai  Vi  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih[4].

## D. Dempster Shafer
Teori Dempster-Shafer adalah suatu teori matematika  untuk  pembuktian  berdasarkan belief functions and plausible reasoning (fungsi kepercayaan  dan  pemikiran  yang  masuk  akal),  yang digunakan untuk mengkombinasikan potongan informasi  yang  terpisah  (bukti)  untuk  mengkalkulasi kemungkinan  dari  suatu  peristiwa.  Teori  ini dikembangkan  oleh  Arthur  P.  Dempster  dan  Glenn Shafer [5].
Secara  umum  Teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval:
[ Belief, Plausibility ] Belief (Bel) adalah  ukuran  kekuatan  evidence (bukti) dalam  mendukung  suatu  himpunan proposisi. Jika  bernilai  0  maka  mengindikasikan  bahwa  tidak
Page | 3
ada  evidence,  dan  jika  bernilai  1  menunjukkan adanya  kepastian.  Plausability  (Pl)  dinotasikan sebagai:
Pl(s)=1- Bel( ¬ s) Plausability juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  yakin ¬s,  maka  dapat  dikatakan  bahwa Bel( ¬ s)=1,  dan Pl( ¬ s)=0. Pada  teorema Dempster-Shafer kita mengenal  adanya frame  of  discernment yang dinotasikan dengan θ. Frame  ini  merupakan semesta pembicaraan  dari  sekumpulan hipotesis .  Tujuan adalah  membangkitkan  kepercayaan  elemen-elemen θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap  elemen.  Sebagai  contoh,  panas  mungkin hanya  mendukung  {F,D,B}  Untuk  itu  perlu  adanya probabilitas  densitas  (m).  Nilai  m  tidak  hanya mendefinisikan  elemen-elemen  θ  saja,  namun  juga semua  subset-nya.  Sehingga  jika  θ  berisi  n  elemen, maka  subset  dari  θ  semua  berjumlah 2n .  Nilai  yang dihasilkan  dari  teori  ini  berupa  persentase  tiap elemen-elemen θ, dan juga semua subset -nya. Makin rendah persentase frame of discernment menggambarkan  makin  baik  tingkat  pemahaman pasien dalam  materi  tersebut.  Penilaian  diberikan kepada  elemen-elemen  berdasarkan  hasil  persentasi ini:
m 3 (z)=
(3)

## III. METODE PENELITIAN

## A. Prosedur Penelitian
User memilih sub gejala yang dirasakan Pakar menentukan bobot sub gejala Melakukan Normalisasi matriks keputusan Membuat matriks keputusan Menjumlahkan hasil perkalian dari hasil normalisasi dengan bobot kriteria Menghasilkan nilai preferensi tiap gejala yang dijadikan nilai belief
Menghitung nilai densitas untuk setiap kombinasi (m) Menghitung nilai Plausibility dari nilai belief yang didapat untuk setiap gejala Menentukan nilai densitas tertinggi Menampilkan Rekomendasi Penyakit berserta solusi Proses Dempster Shafer Proses Simple Additive Weighting (SAW)
Alur  penelitian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
1. Penentuan Bobot Sub Gejala oleh Pakar
Pada  tahap  ini,  dilakukan  wawancara  dengan pakar  psikologi  untuk  menentukan  bobot  sub  gejala yang  akan  digunakan  untuk  proses  SAW  ( Simple Additive Weighting ). 2. Pemilihan Sub Gejala yang Dirasakan Pasien Pada tahapan ini dilakukan pemilihan sub gejala yang  dirasakan  ibu  pasca  melahirkan.  Pasien  hanya menjawab  pilihan  dengan  mencentang checkbox berdasarkan sub gejala yang dialaminya. 3. Pembuatan Matriks Keputusan Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembuatan  matriks keputusan  sub  gejala  yang  telah  di  pilih  oleh  pasien, sub  gejala  tersebut  akan  dikelompokkan  berdasarkan gejala-gejala  yang    telah  didapatkan  berdasarkan tabel pengetahuan.
4. Normalisasi Matriks Keputusan Pada  tahapan  ini  dilakukan  normalisasi  matriks keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
5. Penjumlahan  Hasil  Perkalian  Hasil  Normalisasi dengan Bobot Kriteria
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penjumlahan  dari perkalian  elemen  baris  ternormalisasi  dengan  bobot preferensi  sub  gejala  yang  didapat  dari  pakar  yang akan  dijadikan  nilai  belief  pada  proses Dempster Shafer .
6. Penghitungan Nilai Preferensi
Nilai  preferensi  dihitung  berdasarkan  langkah sebelumnya,  nilai  preferensi  tersebut  akan  dijadikan nilai belief pada proses Dempster Shafer.
7. Penghitungan Nilai Plausibility
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penghitungan  nilai Plausibility dengan  menggunakan  nilai  belief  yang sebelumnya didapatkan.
8. Penghitungan Nilai Densitas
Tahapan  ini  nilai  densitas  dihitung  dengan menggunakan persamaan kombinasi aturan Dempster
Shafer . 9. Penentuan Nilai Densitas Tertinggi
Setelah  nilai  densitas  selesai  dihitung,  maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai densitas tertinggi.  Nilai  densitas  tertinggi  itulah  yang  akan dijadikan rekomendasi penyakit oleh sistem. 10. Penampilan  Hasil  Rekomendasi  Penyakit  dan Solusi Hasil  rekomendasi  penyakit  beserta  solusi  akan ditampilkan  pada interface sistem  dengan  mengklik tombol “Klik”.
IV. PEMBAHASAN

## A. Analisa dan Konseptual
Setelah dilakukan pengumpulan data berdasarkan tatapmuka  dan  tanya  jawab  dengan    pakar  psikolog maka  peneliti  mendapatkan  infromasi  mengenai gangguan Postpartum Depression , antara lain : 1. Jenis Gangguan Postpartum Depression
Page | 4
Gangguan Postpartum  Depression  terdiri 5  jenis gangguan dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I
JENIS GANGGUAN Kode Nama Gangguan P001 Postpartum Blues P002 Postpartum Depression P003 Postpartum Psychosis P004 Delusi P005 Skizofrenia
2. Gejala Gangguan Postpartum Depression
Gejala gangguan Postpartum  Depression terdiri dari 19 gejala yang dapat dilihat pada tabel 2.
TABEL II GEJALA GANGGUAN P OSTPARTUM D EPRESSION
Kode Nama Gejala G001 Sering terbangun diwaktu tidur (Insomnia) G002 Konsentrasi Menurun G003 Cemas G004 Merasa Sedih G005 Enggan Memberikan ASI G006 Enggan Memberikan Kenyamanan pada Bayi G007 Merasa Bayi tersebut tidak diharapkan G008 Lebih Sensitif G009 Mood Swing G010 Menurunnya Semangat G011 Ingin Bunuh Diri G012 Menyakiti Diri Sendiri G013 Menyakiti Bayi Anda G014 Waham G015 Berhalusinasi G016 Trauma G017 Egois G018 Berprilaku Abnormal G019 Paranoid
3. Sub Gejala Gangguan Postpartum Depression Masing-masing gejala memiliki sub gejala dengan nilai bobot yang diperoleh dari pakar psikolog.  Basis pengetahuan  dari  sub  gejala  dan  bobot  dari  gejala gangguan Postpartum  Depression dapat  dilihat  pada tabel 3.
TABEL III SUB GEJALA GANGGUAN P OSTPARTUM D EPRESSION Kode
Sub Gejala Nama Sub Gejala Bobo t SG_01 Sering  terbangun  ditengah  malam  hari, sehingga  mengantuk  keesokan  di  siang harinya 0.2 SG_02 Merasa  sulit  untuk  memulai  tidur  atau tidak bisa menutup mata 0.4
SG_03 Belakangan ini bisa mudah tertidur, tetapi bangun terlalu awal dan tidak bisa tidur kembali 0.2 SG_04 Sering merasakan nyeri dibagian perut 0.1 SG_05 Ketika dimalam hari saat tidur, akan mengalami tangan yang berkeringat 0.1 SG_06 Belakangan ini banyak melakukan pekerjaan sekaligus tanpa ada skala prioritas 0.3 SG_07 Belakangan ini sering mengkonsumsi obat anti depressan maupun penenang 0.4 SG_08 Sering melakukan aktivitas yang menguras tenaga tanpa beristirahat 0.2 SG_09 Sering lupa dengan lokasi/tempat dari suatu objek yang ingin anda cari 0.1 ….. .......... ..... ….. .......... ..... ….. .......... ..... SG_58 Sering mencurigai hal-hal yang ada disekitar anda dengan konotasi negatif 0.4

## B. Basis Pengetahuan gangguan Postpartum Depression
Dibawah  ini  merupakan  tabel  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  pembuatan  sistem  pakar gangguan Postpartum  Depression. Mesin  inferensi untuk  basis  pengetahuan  gangguan Postpartum Depression dapat dilihat pada tabel 4 .
TABEL IV DAFTAR HUBUNGAN GEJALA DAN GANGGUAN
Gejala PPB (P00 1) PPD (P002) PSYCH OSIS (P003) DELU SI (P004) SKIZOF RENIA (P005) G001 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G002 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
G003 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G004 ✓ G005 ✓
G006 ✓ G007 ✓
G008 ✓ ✓ G009 ✓
G010 ✓
G011 ✓
G012 ✓ G013 ✓ G014 ✓ ✓ G015 ✓ G016 ✓
G017
✓ G018 ✓
G019 ✓
Page | 5
C. Implementasi Program
1. Halaman Input Data Login
Halaman  ini  adalah  halaman  dimana  pengguna diminta  untuk  memasukkan pasien  name dan password agar  nantinya  dapat  masuk  sebagai  admin dari sistem.
Gambar 2. Halaman login Admin
2. Halaman Menu Input Data Gangguan
Halaman  ini  merupakan  halaman  data  gangguan dimana  semua  list  data  gangguan  beserta  keterangan dari  gangguan  yang  ada  pada  sistem  akan ditampilkan.
Gambar 3. Halaman data gangguan
3. Halaman Input Data Gejala
Halaman  ini  adalah  halaman  yang  admin  dapat melihat data gejala baru pada sistem.
Gambar 4. Halaman data gejala
4. Halaman Input Data Sub Gejala
Halaman  ini  adalah  halaman    admin  yang  dapat melihat  dan melakukan manajemen data sub gejala.

## 5. Halaman Input Data Relasi
Halaman  ini  adalah  halaman  admin  yang  dapat melihat  data  hubungan  antara  gangguan  dengan gejala  yang  bersesuaian  berdasarkan  informasi  dari pakar atau ahli yang ada.
Gambar 6. Halaman data Relasi gejala
6. Halaman Diagnosis Halaman  ini  adalah  halaman  bagi user (pasien) memilih  sub  gejala  berdasarkan  keluhan  yang dirasakan.

## Gambar 7. Halaman Diagnosis
7. Halaman Perhitungan Diagnosa Halaman  ini  akan  ditampilkan  setelah  pengguna telah  memilih  gejala  dan  menekan  button  diagnosa penyakit.  Pada  halaman  ini  dilakukan  proses  metode
Page | 6
Simple  Additive  Weighting berdasarkan  sub  gejala yang  dirasakan  oleh  pasien  untuk  mencari  nilai preferensi  (V)  yang  diperoleh  dari  penjumlahan  dari perkalian  elemen  baris  ternomalisasi  dengan  bobot preferensi  gejala  yang  didapat  dari  pakar  yang kemudian  nilai  preferensi  sebagai  nilai  belief  akan diproses  kembali  menggunakan  metode Dempster Shafer dalam mendiagnosa awal gangguan Postpartum Depression.
Gambar 8. Halaman Perhitungan Diagnosa

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ) dapat  digunakan  dalam  penentuan  nilai  belief gejala pada metode Dempster Shafer berdasarkan  bobot  subgejala  yang  didapatkan dari  pakar.  Tingkat  akurasi  sistem  yang
didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  sebesar 90%.
2. Metode  SAW  dan  Dempster  Shafer  dapat memberikan diagnosa awal gangguan Postpartum  Depression  berdasarkan  gejala- gejala yang telah diinformasikan penderita.
3. Hasil implementasi diagnosa gangguan Postpartum  Depression yang  telah  diujikan pada  sistem  pakar  berdasarkan  data  rekam medik sebesar 90%.

## B. Saran
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti dapat memberikan saran untuk penelitian selanjutnya agar  dapat  mencoba  metode  pembobotan  yang  lain guna  mendapatkan  bobot  yang  benar-benar  dapat merepresentasikan  pengetahuan  pakar.  Diharapkan peneliti  selanjutnya  juga  dapat  menelaah  dan mengkaji  dengan  lebih  dalam  mengenai  sub  gejala dan  gejala  pada  bidang  psikologi  karena  terdapat banyak sub gejala yang samar.
R EFERENSI
[1] Kusrini.  2006.  ”Sistem  Pakar  (Teori  dan  Aplikasi)”.  Andi Offset: Yogyakarta.
[2] Istiqomah,  Y.N  &  A.  Fadlil.  2013.  “ Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer”.  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika . Vol. 1, No.1.
[3] Hutagaol,  E.T.  2010.  “Efektivitas  Intervensi  Edukasi  Pada Depresi  Postpartum”.  Tesis  Ilmu  Keperawatan  program Magister  Ilmu  Keperawatan  Kekhususan  Keperawatan Maternitas.
[4] Nofrianysah, Dicky. 2012. “Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan”.   Yogyakarta:  CV. Budi Utama.
[5] Kusumadewi,  Sri.  2003.  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya) . Yogyakarta: : Graha Ilmu.
[6] Mistanti,  Anis.  2014.”Sistem  Pakar  untuk  memprediksi penyakit  Pada  Tanaman    Cabai  Menggunakan  Metode Dempster Shafer”. Jurnal Informatika Budi Darma. Vol. VI. No.1
[7] Sari,    Dewi.M.  2012. “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Buah Naga Menggunakan Metode Dempster Shafer” .  Skripsi  Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru.